SKILLEMALL.ai

BD daily-menu

Генерация рекомендаций по сегодняшнему меню. На основе имеющихся у пользователя ингредиентов, предпочтений во вкусе, количества человек и времени приготовления, интеллектуально подбирает из встроенной базы ингредиентов и рецептов, выдавая полное меню и пошаговое руководство по приготовлению. Активируется, когда пользователь упоминает намерения вроде «что сегодня поесть», «что приготовить», «меню», «рекомендации по рецептам», «что на ужин» и т.п.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成今日菜单推荐。根据用户手头的食材、口味偏好、人数和烹饪时间, 从内置食材库和菜谱库中智能匹配,输出完整的菜单方案和分步烹饪指南。 当用户…»

生成今日菜单推荐。根据用户手头的食材、口味偏好、人数和烹饪时间, 从内置食材库和菜谱库中智能匹配,输出完整的菜单方案和分步烹饪指南。 当用户提到"今天吃什么""做什么菜""菜单""菜谱推荐""晚饭吃啥"等意图时触发。

ClawHub Agent Skills автор: yequanzheng v0.1.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 415 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация рекомендаций по сегодняшнему меню.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (daily-menu) не совпадает с папкой (lesson)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 415 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Тестов 5, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward meal-planning skill that uses bundled recipe data and user-provided food preferences without evidence of hidden access, persistence, or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.